【文章內(nèi)容簡介】 處理必不可少的硬件設(shè)備，通過它，我們就可以把攝像機拍攝的圖像信號從攝像帶上轉(zhuǎn)存到計算機中，利用相關(guān)的編輯軟件，對數(shù)字化的圖像信號進行后期處理，如圖像增強、灰度化、濾波、邊緣檢測等。 采集卡工作流程采集，就是圖像經(jīng)過采樣、量化以后轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像并輸入、存儲到幀存儲器中的過程。圖像采集卡通常由圖像輸入模塊、模數(shù)轉(zhuǎn)換（A/D）模塊、時序及采集控制模塊、圖像處理模塊、總線接口及控制模塊、輸出及控制墨款等組成。由于圖像信號的傳輸需要很高的傳輸速度 ，通用的傳輸接口不能滿足要求，因此需要圖像采集卡。圖像采集卡信號采集流程如下圖所示圖31 圖像采集卡信號采集流程圖CCD攝像頭從圖像源得到的信號，經(jīng)過圖像接口被送到圖像采集卡，信號首先經(jīng)過數(shù)字編碼，然后進行模數(shù)轉(zhuǎn)換把模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，為后續(xù)的圖像處理做鋪墊。通常在采集過程中，對數(shù)碼信息還進行一定形式的實時壓縮處理。當圖像采集卡的信號輸入速率較高時，需要考慮圖像采集卡與圖像處理之間的寬帶問題。在使用時，圖像采集卡采用PCI接口的理論帶寬峰值為132MB/S。在實際應用中，有可能在傳輸瞬間不能滿足高傳輸率的要求。為了避免與其他PCI設(shè)備產(chǎn)生沖突時丟失數(shù)據(jù)，圖像采集卡上應有數(shù)據(jù)緩存。具體有以下幾個步驟：（1）視野或現(xiàn)場是相機及光學系統(tǒng)“看”到的真實世界的具體部分。（2）CCD芯片將光能轉(zhuǎn)化為電能。（3）相機將此信息以模擬信號的格式輸出至圖像采集卡。（4）A/D轉(zhuǎn)換器將模擬信號轉(zhuǎn)換成8位（或多位）的數(shù)字信號。每個像素獨立地把光強以灰度值的形式表達。（5）這些光強值從CCD芯片的矩陣中被存儲在內(nèi)存的矩陣數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中。 圖像采集卡的選擇圖像采集卡根據(jù)不同的分類標準可以分為很多種類，按照圖像信號源可以分為數(shù)字采集卡（使用數(shù)字接口）和模擬采集卡；按照安裝鏈接方式可分為外置采集卡和內(nèi)置式板卡；按照圖像壓縮方式可分為軟壓卡（消耗CPU資源）和硬壓卡；按照圖像信號輸入輸出接口可分為1394采集卡、USB采集卡、HDMI采集卡等。為了使采集卡能夠得到很好的利用，在選擇采集卡時，應考慮它的技術(shù)參數(shù)，如圖像傳輸格式、圖像格式（像素格式）、傳輸通道數(shù)、分辨率、采樣頻率和傳輸速率等。(1) 圖像傳輸格式 格式是圖像編輯最重要的一種參數(shù)，圖像采集卡需要支持系統(tǒng)中攝像機所采用的輸出信號格式。在本設(shè)計中，攝像機采用的是RS422作為輸出信號格式。(2) 像素格式 黑白圖像：通常情況下，圖像灰度等級可分為256級，即以8位表示。在對圖像灰度有更精確要求時，可用10位，12位等來表示。 彩色圖像：彩色圖像：可由RGB(YUV)3種色彩組合而成，根據(jù)其亮度級別的不同有888，101010等格式。 　　(3) 傳輸通道數(shù) 當攝像機以較高速率拍攝高分辨率圖像時，會產(chǎn)生很高的輸出速率，這一般需要多路信號同時輸出，圖像采集卡應能支持多路輸入。一般情況下，有1路，2路，4路，8路輸入等。隨著科技的不斷發(fā)展和行業(yè)的不斷需求，路數(shù)更多的采集卡也出現(xiàn)在市面上。(4) 分辨率 采集卡能支持的最大點陣反映了其分辨率的性能。一般采集卡能支持768*576點陣，而性能優(yōu)異的采集卡其支持的最大點陣可達64K*64K。單行最大點數(shù)和單幀最大行數(shù)也可反映采集卡的分辨率性能。同三維推出的采集卡能達到1920x1080分辨率。 　　(5) 采樣頻率 采樣頻率反映了采集卡處理圖像的速度和能力。在進行高度圖像采集時，需要注意采集卡的采樣頻率是否滿足要求。目前高檔的采集卡其采樣頻率可達65MHZ。 　　(6) 傳輸速率 主流圖像采集卡與主板間都采用PCI接口，其理論傳輸速度為132MB/S。綜上所述，根據(jù)本設(shè)計的設(shè)計要求，可以采用DHCG300圖像采集卡，它是基于PCI總線的高性能圖像采集卡，可進行高質(zhì)量彩色/黑白圖像的實時采集。圖像采集最大分辨率可達768*576點陣，傳輸速度可達40MB/S，靈活采集圖像，可穩(wěn)定地接收相機的圖像信號，并且支持計算機內(nèi)容與采集圖像同屏顯示的工作方式。 本章小結(jié)本章中主要介紹了測量時用到的單攝像機及其鏡頭和圖像采集卡的選擇標準，同時簡要介紹了攝像機的成像原理及其拍攝技巧。我們知道在不同的場合，不同的光線環(huán)境下，使用的攝像機鏡頭是不一樣的，所以鏡頭的合理與否也將影響測量結(jié)果。采集卡是圖像處理所必不可少的，所以正確選擇和使用它是非常重要的。鏡頭的分類多種多樣，當然鏡頭的選擇也是需要考慮諸多方面的因素，本文根據(jù)設(shè)計的要求選用了適合于本設(shè)計的攝像機及其鏡頭和圖像采集卡。綜上所述：本設(shè)計是基于單攝像機的液位測量的研究，是在一密閉容器中測量液位高度，所以選用的是Panasonic DMCLX1攝像機，水平分辨率3248像素，垂直分辨率2160像素。用到的攝像機鏡頭是尺寸靶面規(guī)格為1/3″CCD攝像機標準鏡頭，且是手動光圈鏡頭，定焦變焦均可以。采集卡則選用的是DHCG300圖像采集卡。第4章 圖像預處理第4章 圖像預處理圖像預處理(Image Processing)是通過計算機對圖像進行去除噪聲、增強、復原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)。圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應用領(lǐng)域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。隨著人類活動范圍的不斷擴大，圖像處理的應用領(lǐng)域也將隨之不斷擴大。而且隨著社會的不斷發(fā)展，數(shù)字圖像處理技術(shù)已成為我們生活中不可或缺的重要工具，同時在各方面都扮演著極其重要的角色。數(shù)字圖像處理的產(chǎn)生和迅速發(fā)展主要受三個因素的影響:一是計算機的發(fā)展。二是數(shù)學的發(fā)展(特別是離散數(shù)學理論的創(chuàng)立和完善)。三是廣泛的農(nóng)牧業(yè)、林業(yè)、環(huán)境、軍事、工業(yè)和醫(yī)學等方面的應用需求的增長[15]。本章將重點講解數(shù)字圖像預處理的基本知識。圖像處理中，輸入的是質(zhì)量低的圖像，輸出的是改善質(zhì)量后的圖像，通過對攝像機捕獲到的圖像進行預處理后以得到高質(zhì)量的圖像，準確得到其像素數(shù)以達到測量目的。同時還根據(jù)設(shè)計的要求編寫仿真程序，這其中包括圖像的灰度化、二值化、中值濾波、Laplace邊緣檢測等。 圖像處理圖像處理也是本設(shè)計要用到的重要的工具之一，如果沒有這一環(huán)節(jié)，將不可能得到質(zhì)量高的圖像，即使攝像機的分辨率再高，恐怕也沒法將其識別，那么就更沒辦法獲得圖像的像素數(shù)，以致不能用像素屬于攝影距離之間的關(guān)系而得到液位高度。所以做好圖像處理也是本設(shè)計測量的關(guān)鍵。 主要內(nèi)容數(shù)字圖像處理主要研究的內(nèi)容有以下幾個方面： (1) 圖像變換由于圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。因此，往往采用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等間接處理技術(shù)，將空間域的處理轉(zhuǎn)換為變換域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進行數(shù)字濾波處理）。目前新興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應用。 (2) 圖像編碼壓縮圖像編碼壓縮技術(shù)可減少描述圖像的數(shù)據(jù)量（即比特數(shù)），以便節(jié)省圖像傳輸、處理時間和減少所占用的存儲器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。編碼是壓縮技術(shù)中最重要的方法，它在圖像處理技術(shù)中是發(fā)展最早且比較成熟的技術(shù)。 (3) 圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質(zhì)量，如去除噪聲，提高圖像的清晰度等。圖像增強不考慮圖像降質(zhì)的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節(jié)明顯；如強化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。圖像復原要求對圖像降質(zhì)的原因有一定的了解，一般講應根據(jù)降質(zhì)過程建立降質(zhì)模型，再采用某種濾波方法，恢復或重建原來的圖像。 (4) 圖像分割是數(shù)字圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一。圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來，其有意義的特征有圖像中的邊緣、區(qū)域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎(chǔ)。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區(qū)域分割的方法，但還沒有一種普遍適用于各種圖像的有效方法。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點之一。 (5) 圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。作為最簡單的二值圖像可采用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的描述方法采用二維形狀描述，它有邊界描述和區(qū)域描述兩類方法。對于特殊的紋理圖像可采用二維紋理特征描述。隨著圖像處理研究的深入發(fā)展，已經(jīng)開始進行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。 (6) 圖像分類（識別）屬于模式識別的范疇，其主要內(nèi)容是圖像經(jīng)過某些預處理（增強、復原、壓縮）后，進行圖像分割和特征提取，從而進行判決分類。圖像分類常采用經(jīng)典的模式識別方法，有統(tǒng)計模式分類和句法（結(jié)構(gòu)）模式分類，近年來新發(fā)展起來的模糊模式識別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類在圖像識別中也越來越受到重視[16]。 基本特點處理信息量很大數(shù)字圖像處理的信息大多是二維信息，處理信息量很大。如一幅256256低分辨率黑白圖像，要求約64kbit的數(shù)據(jù)量；對高分辨率彩色512512圖像，則要求768kbit數(shù)據(jù)量；如果要處理30幀/秒的電視圖像序列，則每秒要求500kbit～。因此對計算機的計算速度、存儲容量等要求較高。 占用頻帶較寬數(shù)字圖像處理占用的頻帶較寬。與語言信息相比，占用的頻帶要大幾個數(shù)量級。，而語音帶寬僅為4kHz左右。所以在成像、傳輸、存儲、處理、顯示等各個環(huán)節(jié)的實現(xiàn)上，技術(shù)難度較大，成本亦高，這就對頻帶壓縮技術(shù)提出了更高的要求。 各像素相關(guān)性大　　數(shù)字圖像中各個像素是不獨立的，其相關(guān)性大。在圖像畫面上，經(jīng)常有很多像素有相同或接近的灰度。就電視畫面而言，同一行中相鄰兩個像素或相鄰兩行間的像素，而相鄰兩幀之間的相關(guān)性比幀內(nèi)相關(guān)性一般說還要大些。因此，圖像處理中信息壓縮的潛力很大。 無法復現(xiàn)三維景物的全部幾何信息　　由于圖像是三維景物的二維投影，一幅圖象本身不具備復現(xiàn)三維景物的全部幾何信息的能力，很顯然三維景物背后部分信息在二維圖像畫面上是反映不出來的。因此，要分析和理解三維景物必須作合適的假定或附加新的測量，例如雙目圖像或多視點圖像。在理解三維景物時需要知識導引，這也是人工智能中正在致力解決的知識工程問題。 受人的因素影響較大數(shù)字圖像處理后的圖像一般是給人觀察和評價的，因此受人的因素影響較大。由于人的視覺系統(tǒng)很復雜，受環(huán)境條件、視覺性能、人的情緒愛好以及知識狀況影響很大，作為圖像質(zhì)量的評價還有待進一步深入的研究。另一方面，計算機視覺是模仿人的視覺，人的感知機理必然影響著計算機視覺的研究。例如，什么是感知的初始基元，基元是如何組成的，局部與全局感知的關(guān)系，優(yōu)先敏感的結(jié)構(gòu)、屬性和時間特征等，這些都是心理學和神經(jīng)心理學正在著力研究的課題[17]。 數(shù)字圖像預處理 圖像的灰度化 灰度化處理的基本原理將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像的過程稱為圖像的灰度化處理。彩色圖像中每個像素的顏色由紅（R）、綠（G）、藍（B）三個分量決定，每個分量有255種取值，點可以有1600多萬種顏色的變化范圍，而灰度圖像是紅（R）、綠（G）、藍（B）三個分量相同的一種特殊的彩色圖像，其中一個像素點的變化范圍為255種， 所以在數(shù)字圖像處理中一般先將各種格式的圖像轉(zhuǎn)變?yōu)榛叶葓D像，以使后續(xù)的圖像處理的計算量變的少一些。具體可以有兩種方法來實現(xiàn)：（1）求出每個像素點的紅（R）、綠（G）、藍（B）三個分量的平均值，然后將這個平均值賦給這個像素顏色的三個分量。（2）在YUV的顏色空間中，Y分量的物理意義是點的亮度，有該值反映亮度等級，根據(jù)RGB與YUV顏色空間的變換關(guān)系可以建立亮度Y與R、G、B三個顏色分量的對應關(guān)系：Y=++，以這個亮度值表達圖像的灰度值[18]。 圖像灰度化的程序?qū)崿F(xiàn)本設(shè)計運用上述第二種方法來實現(xiàn)對圖像的灰度化處理，具體程序如下：Procedure (Sender:Tobject)。VarP: pbyteArray。Gray,x,y: Integer。begin (WillbechangedBmp)。 //WillbechangedBmp賦予圖像 for y :=0 to – 1 do begin //獲取每一行像素信息 P := [y]。 for x: = 0 to – 1 do bgin //采用YUV與RGB顏色空間變換的公式Y(jié)=++ Gray := Round(p[3*x+2]*+p[3*x+1]*+p[3*x]*)；Gray的值必須在0255之間 P[3*x+2] :=byte(Gray)。 P[3*x+1] :=byte(Gray)。 P[3*x] :=byte(Gray)。//由于灰度圖仍是24位真彩色格式，故一個像素點為3個字節(jié)，且每個字節(jié)的值相等 end。 end。 (TestBMP)。 showChangedBmp。 end。 圖像的二值化處理 圖像二值化處理的基本原理圖像二值化處理是將圖像上的點的灰度值置成0或255，也就是整個圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果。即將256個亮度等級的灰色圖像通過適當?shù)拈撝颠x取而獲得仍然可以反映圖像整體和局部特征的二值圖像。為了得到理想的二值圖像，一般采用閾值分割技術(shù)，它對物體與背景有較強對比的圖像的分割特別有效，計算簡單，而且總能用封閉、連通的邊界定義不交疊的區(qū)域。所有灰度大于或等于閾值的像素被判定為屬于某特定物體，其灰度值用255表示，否則這些像素點被排除在物體區(qū)域以外，灰度值為0，表示背景或例外的物體區(qū)域。 閾值化設(shè)有圖像，其灰度級范圍為[z0,z1],T是z0和z1之間的任意一個數(shù)。則設(shè)置閾值為T的結(jié)果可以得到一幅二值圖像，它由 1, ={ 0, 定義。 圖像二值化處理的程序?qū)崿F(xiàn)下列程序通過手工動態(tài)調(diào)節(jié)閾值實現(xiàn)圖像的二值化以動態(tài)地獲得不同效果的分割圖像，其閾值由程序中的刻度控件TwoValueBar的位置